Терең оқыту: машиналық оқытудың бірнеше қабаттары

Кредит суреті:
Сурет несиесі
iStock

Терең оқыту: машиналық оқытудың бірнеше қабаттары

Терең оқыту: машиналық оқытудың бірнеше қабаттары

Тақырып мәтіні
Терең оқыту автоматтандыру және деректерді талдау сияқты түрлі бұзылуларға мүмкіндік беріп, AI-ның бұрынғыдан да ақылды болуына көмектесті.
    • автор:
    • Автордың аты-жөні
      Quantumrun Foresigh
    • Қыркүйек 9, 2022

    Түсінікті қорытынды

    Терең оқыту (DL), машиналық оқытудың (ML) түрі, деректерден адам миының қызметіне ұқсас әдістерді үйрену арқылы жасанды интеллект (AI) қолданбаларын жақсартады. Ол автономды көліктер мен денсаулық сақтау диагностикасын жақсартудан бастап чат-боттарды қуаттандыруға және киберқауіпсіздік шараларын жақсартуға дейін әртүрлі салаларда қолданылады. Технологияның күрделі тапсырмаларды орындау, ауқымды деректер жиынын талдау және негізделген болжамдар жасау қабілеті салаларды қалыптастырады және әсіресе деректерді пайдалану мен құпиялылық төңірегінде этикалық пікірталастарды тудырады.

    Терең оқу контексті

    Терең оқыту - бұл көптеген AI қолданбаларының негізі болып табылатын ML түрі. DL кескіндерден, мәтіннен немесе дыбыстан тікелей жіктеу тапсырмаларына көмектесе алады. Ол деректерді талдауды және құрылғы интерфейсін жүргізе алады, автономды роботтар мен өздігінен жүретін көліктерге көмектесе алады және ғылыми зерттеулерді жүргізе алады. DL үлгілер мен трендтерді анықтауға және дәлірек болжау жасауға көмектеседі. Бұл технология сонымен қатар смартфондар және Интернет заттары (IoT) құрылғылары сияқты технологиялық құрылғылармен интерфейс жасай алады. 

    DL табиғи тілді өңдеуге (NLP) немесе компьютерлік көру мен сөйлеуді тануға ұқсас тапсырмаларды орындау үшін жасанды нейрондық желілерді пайдаланады. Нейрондық желілер іздеу жүйелерінде және электрондық коммерция сайттарында табылғанға ұқсас мазмұн ұсыныстарын да бере алады. 

    Терең оқытудың төрт негізгі тәсілі бар:

    • Бақыланатын оқу (белгіленген деректер).
    • Жартылай бақыланатын оқыту (жартылай таңбаланған деректер жинағы).
    • Бақылаусыз оқыту (белгілер қажет емес).
    • Оқытуды күшейту (алгоритмдер үлгі деректермен ғана емес, қоршаған ортамен өзара әрекеттеседі).

    Осы төрт тәсілде терең оқыту деректерден итеративті түрде үйрену үшін бірнеше деңгейде нейрондық желілерді пайдаланады, бұл құрылымдалмаған ақпараттағы үлгілерді іздеу кезінде пайдалы. 

    Терең оқытудағы нейрондық желілер адам миының құрылымына ұқсайды, әртүрлі нейрондар мен түйіндер ақпаратты біріктіреді және бөліседі. Терең оқытуда мәселе неғұрлым күрделі болса, модельде соғұрлым жасырын қабаттар болады. ML-дің бұл түрі үлкен көлемдегі бастапқы деректерден (үлкен деректер) жоғары деңгейлі мүмкіндіктерді шығара алады. 

    DL проблема адам ойлауы үшін тым күрделі (мысалы, көңіл-күйді талдау, веб-беттердің рейтингтерін есептеу) немесе егжей-тегжейлі шешімдерді қажет ететін мәселелерде (мысалы, жекелендіру, биометрия) көмектесуі мүмкін. 

    Деструктивті әсер

    Терең оқыту - неғұрлым негізделген шешімдер қабылдау үшін деректерді пайдаланғысы келетін ұйымдар үшін қуатты құрал. Мысалы, нейрондық желілер бар аурулардың және оларды емдеудің кең дерекқорларын зерделеу, пациенттерге күтім көрсету менеджменті мен нәтижелерін жақсарту арқылы денсаулық сақтаудағы диагноздарды жақсарта алады. Басқа кәсіпорын қолданбаларына компьютерлік көру, тіл аудармалары, оптикалық таңбаларды тану және чат-боттар мен виртуалды көмекшілер сияқты сөйлесу пайдаланушы интерфейстері (UI) кіреді.

    Ұйымдардың цифрлық трансформацияны және бұлтты көші-қонды кеңінен қолдануы DL технологиялары ықтимал қауіптерді анықтауда және азайтуда шешуші рөл атқаратын киберқауіпсіздіктің жаңа мәселелерін тудырады. Кәсіпорындар өздерінің сандық мақсаттарына жету үшін көп бұлтты және гибридті стратегияларды көбірек қабылдайтындықтан, ұйымдардың немесе жеке тұлғалардың ұжымдық ақпараттық технологиялар активтерін қамтитын АТ объектілерінің күрделілігі айтарлықтай өсті. Бұл өсіп келе жатқан күрделілік осы әртүрлі және күрделі АТ орталарын тиімді басқару, қорғау және оңтайландыру үшін кеңейтілген шешімдерді қажет етеді.

    АТ объектілерінің өсуі және ұйымның үздіксіз дамуы бәсекеге қабілетті болу үшін қажетті ептілік пен үнемділікті қамтамасыз етеді, сонымен қатар тиімді басқару және қорғау үшін күрделірек серверді жасайды. DL бұзу әрекеттерінің белгісі болуы мүмкін қалыптан тыс немесе тұрақсыз үлгілерді анықтауға көмектеседі. Бұл мүмкіндік маңызды инфрақұрылымдарды инфильтрациядан қорғай алады.

    Терең оқытудың салдары

    DL-тің кеңірек салдары мыналарды қамтуы мүмкін: 

    • Қоршаған орта жағдайларына жақсырақ жауап беру, дәлдікті, қауіпсіздікті және тиімділікті арттыру үшін терең оқытуды қолданатын автономды көліктер.
    • Биометриялық деректерді (мысалы, бет-әлпет белгілері, көз құрылымдары, ДНҚ, саусақ ізі үлгілері) Big Tech қалай жинайтыны және сақтайтыны туралы этикалық пікірталастар.
    • Адамдар мен машиналар арасындағы табиғи өзара әрекеттесу жақсаруда (мысалы, смарт құрылғылар мен киілетін құрылғыларды пайдалану).
    • Киберқауіпсіздік компаниялары IT инфрақұрылымындағы әлсіз жерлерді анықтау үшін терең оқытуды пайдаланады.
    • Өнімдер мен қызметтерді жақсарту және клиенттерге гипер теңшелген шешімдерді ұсыну үшін болжамды аналитиканың кең ауқымын қолданатын компаниялар.
    • Үкіметтер, әсіресе муниципалды юрисдикциялар арасында, мемлекеттік қызметтерді көрсетуді оңтайландыру үшін қоғамдық дерекқорларды өңдейді.

    Қарастырылатын сұрақтар

    • Терең оқыту компаниялар мен үкіметтерге әртүрлі жағдайларға белсенді түрде әрекет етуге тағы қалай көмектесе алады?
    • Терең оқытуды пайдаланудың басқа қандай ықтимал тәуекелдері немесе артықшылықтары бар?

    Инсайт сілтемелері

    Бұл түсінік үшін келесі танымал және институционалдық сілтемелерге сілтеме жасалды: